书籍精选。
这条微博介绍阿里开源的企业级智能体工程实践指南 AI Agent Handbook（github.com/aliyun/ai-agent-handbook，在线阅读 aliyun.github.io/ai-agent-handbook/），内容从模型能力讲到可靠的 Agent 系统。材料称其沿架构、构建、运行、治理与调优的完整生命周期展开，讲述 Agent 如何从原型走向生产。
An Introduction to Statistical Learning with Applications in Python
页面是《An Introduction to Statistical Learning》一书的官方网站，可下载 R 版与 Python 版教材。书中以较少技术化的方式覆盖统计学习主要主题，章节包括回归、分类、重采样方法、线性模型选择与正则化、非线性方法、树方法、支持向量机、深度学习、生存分析、无监督学习和多重检验，每章末尾附有 R 或 Python 实验。R 版首版于 2013 年、第二版于 2021 年，Python 版于 2023 年出版。适合希望用当代工具做数据分析的读者使用。
RLHF Book：Reinforcement Learning from Human Feedback and LLM Post-Training
一本关于基于人类反馈的强化学习（RLHF）与大模型后训练的书的网页版，纸质版于 2026 年 7 月首次出版。页面主要记录网页版与纸质版之间的差异，包括带勾标记表示已纳入 2026 年 10 月第一次重印的网页勘误。内容增补涉及：在第 3 章扩展标准训练配方并加入 MOPD 与智能体后训练示例和新流程图；第 16 章新增智能体评估小节；第 5 章澄清结果奖励模型的历史并重组奖励建模章节；第 6 章整理 RL 符号（轨迹采样分布与时间下标）；第 12 章扩展在线策略蒸馏内容并更名为“合成数据与蒸馏”；以及正则化章节的次序调整。作者提到考虑几年后推出改名为“后训练书”的第二版。
一本以中文为主、采用 Apache 2.0 许可证在 GitHub 上开源并持续更新的 AI Agent 技术书，可下载中文 PDF 与 EPUB，并提供英文、西班牙文、日文等多语种（含社区翻译）阅读入口。全书以“Agent = LLM + 上下文 + 工具”为主线，共 10 章：Agent 基础知识与 Harness 工程、上下文工程（含 KV Cache 友好的上下文设计）、用户记忆与知识库（RAG）、工具（含 MCP 与 Skill Hub）、Coding Agent 与通用 Agent、观察与动作空间扩展（异步事件驱动、语音）、Agent 评估（含 τ²-bench 案例与评估指标）、模型后训练、Agent 持续进化、多 Agent 协作，另附后记与思考题参考答案。适合想系统了解 Agent 设计原理与工程实践的开发者阅读。
一个以 Next.js 和 MDX 构建、MIT 许可的开源强化学习手册仓库，可在线站点 rl-handbook.com 阅读，并提供简体中文版 README。内容从多臂老虎机与马尔可夫决策过程讲起，延伸到基于价值的方法、策略梯度、actor-critic 架构和基于模型的方法，进阶主题包括模仿学习、离线 RL、好奇心驱动探索和多智能体系统，兼顾数学严谨性与可运行代码示例。面向学生、研究人员和工程师。
Evals for AI Engineers
Open Library 收录的书籍条目，作者为 Shreya Shankar 与 Hamel Husain，出版社 O'Reilly Media，出版年份 2026，副标题为“系统性地度量与改进 AI 应用”；Open Library 显示该书目前在平台上不可借阅。信源仅提供到年份，版次未知，且 Open Library 对 O'Reilly Media 的覆盖不全。适合从事 AI 应用开发、关注评测方法的工程师作为书目信息参考。
Signature Methods in Finance
DOAB 收录的开放获取图书，作者为 Christian Bayer、Goncalo dos Reis、Blanka Horvath、Harald Oberhauser，Springer Nature 出版，出版年份 2026，DOI 为 10.1007/978-3-031-97239-3，可免费合法阅读。简介称本书为路径签名方法这一快速发展领域提供入门指引，面向早期职业研究者和量化分析师、应用研究者等具备量化背景的从业者，涵盖近期进展并含编码示例；主题包括路径签名方法、机器学习、数学金融建模，以及交易、模型校准和统计金融中的示例。信源不提供版次。
Computational Antitrust
这是一本由 Springer Nature 出版的开放获取图书，作者为 Liu, Wei，出版信息只给到 2026 年。书中提出用于识别数字经济中垄断行为的框架，重点讨论歧视性定价，主题词涉及用机器学习检测垄断行为、大模型在反垄断监管中的应用、平台经济定价算法公平性及双定价模型聚类（DPMC）框架等。
Quantitative Methods in Research Evaluation
这是一本由 White Rose University Press 出版的开放获取图书，作者为 Thelwall, Mike，出版信息只给到 2026 年。书中考察引文指标、替代计量（altmetrics）与人工智能方法在研究质量评价中的使用，结合理论讨论与实证证据，涉及这些指标的价值、局限及对招聘等评价决策的影响。主题词包括科学计量学、文献计量学和大语言模型。
Regulation of Artificial General Intelligence
这是一本由 Taylor & Francis 出版的开放获取图书，作者为 Astromskis, Paulius，出版信息只给到 2026 年。书中提出整合法学、经济学与流程管理的 AGI 监管法律框架，采取基于风险的路径，将“奇点场景”视为合法的科学研究领域，批判性检视欧盟《人工智能法案》对 AGI 的局限，并提出基于交易成本理论的四级分析模型。
Musicians Coding AI for Themselves
这是一本由 Taylor & Francis 出版的开放获取图书，作者为 Basica, Constantin 与 Zhu, Julie，出版信息只给到 2026 年。书中结合学术研究与音乐人实际经验，讨论音乐与 AI 的交汇，由新兴的“编程音乐人”作者撰写各自的艺术实践与研究，内容涉及算法作曲、共创系统、神经网络与 AI 伦理，并收录对已将 AI 用于创作的音乐人的访谈。
The Autonomous Edge – Intelligence Embedded in Industrial Applications
这是一本由 Taylor & Francis 出版的开放获取图书，作者为 Vermesan, Ovidiu 与 Pijlman, Fetze，出版信息只给到 2026 年。书中汇集多学科研究者与实践者的文章，讨论人工智能、边缘计算、自主系统与工业应用交汇处的技术变化，包括智能从云端向车辆、机器人、制造系统、智慧城市与嵌入式设备迁移，以及在延迟、能耗、隐私、安全与实时性约束下的边缘 AI 设计，主题词涉及软件定义汽车与联邦学习。